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作为数据科学的基本包之一，NumPy 是你必须能够使用并确认你是否需要使用 Python 进行数据科学工程实践的软件包之一。它提供了 Python 列表的一个很好的选择，因为 NumPy 数组更紧凑，允许更快地读取和写入项目，并且更方便，更高效。此外，NumPy 也是其他重要软件包的基础，用于数据操作和机器学习，您可能已经知道，即 Pandas，Scikit-Learn 和 SciPy：
- Pandas 数据操作库建立在 NumPy 上，但它不是使用数组，而是使用另外两个基本的数据结构：Series和 DataFrame；
- SciPy 构建于 Numpy 之上，提供大量可在 NumPy 阵列上运行的函数；
- 机器学习库：Scikit-Learn 不仅可以构建 NumPy，还可以构建 SciPy 和 Matplotlib。
你会发现，NumPy 这个 Python 库是一个必须知道的事情：如果你知道如何使用它，你还将更好地理解你将毫无疑问使用的其他 Python 数据科学工具。这张由 Datacamp 制作的小抄表覆盖了 NumPy 包的基础知识，Python NumPy 库小抄表 PDF 下载。